(57)【要約】【課題】  障害物の存在にかかわらず目標物の位置を的確に捕らえながら、その目標物に対する常に確実かつ安定した追従移動を可能とする信頼性にすぐれた自律移動装置およびその制御方法を提供する。【解決手段】  子ロボット２１は、親ロボット１を捕捉し、捕捉した親ロボット１に対する相対位置を算出し、算出した相対位置に応じて親ロボット１に対する追従移動を制御する。このとき、子ロボット２１は、自己位置を推定して親ロボット１の位置との誤差を求めており、親ロボット１の捕捉が不可能な場合に、推定した自己位置を上記求めておいた誤差に応じて補正し、補正した自己位置から親ロボット１に対する相対位置を算出、算出した相対位置に応じて親ロボット１に対する追従移動の制御を継続する。【選択図】  図１
2010108433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動する目標物に追従して移動する自律移動装置であって、
前記目標物を捕捉する捕捉手段と、
当該装置の自己位置を推定する推定手段と、
前記捕捉手段で捕捉した前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第１算出手段と、
この第１算出手段で算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第１制御手段と、
前記推定手段で推定した自己位置および前記第１算出手段で算出した相対位置から、前記目標物の位置を算出する第２算出手段と、
この第２算出手段で算出した前記目標物の位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置との誤差を算出する第３算出手段と、
この第３算出手段で算出した誤差に応じて、前記推定手段で推定した自己位置を補正する補正手段と、
この補正手段で補正した自己位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置とに基づき、前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第４算出手段と、
前記捕捉手段による前記目標物の捕捉が不可能なとき、前記第１制御手段の制御に代わり、前記第４算出手段で算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第２制御手段と、
を備えることを特徴とする自律移動装置。
【請求項２】
前記第３算出手段は、前記第２算出手段で算出した位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置との誤差を逐次に算出して保存し、
前記補正手段は、前記第３算出手段で保存した誤差の所定時間における平均値を求め、この平均値を現在の誤差として前記推定手段で推定した自己位置に加算する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
【請求項３】
前記第３算出手段は、前記第２算出手段で算出した位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置との誤差を逐次に算出して保存し、
前記補正手段は、前記第３算出手段で保存した誤差の近似式を求め、この近似式から現在の誤差を推定し、この誤差を前記推定手段で推定した自己位置に加算する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
【請求項４】
前記第２制御手段は、
前記目標物の捕捉が不可能な時間が一定時間以上か否かを判定する手段と、
この判定結果が一定時間以上のとき、前記第１制御手段の制御に代わり、前記第４算出手段で算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する手段と、
前記判定結果が一定時間未満のとき、直前に前記第１算出手段で算出していた相対位置に基づいて前記目標物に対する当該装置の現在の相対位置を推定し、この推定した相対位置に応じて、かつ前記第１制御手段の制御に代わり、前記目標物に対する追従移動を制御する手段と、
を有する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の自律移動装置。
【請求項５】
当該装置の周囲に存する障害物を検出する検出手段と、をさらに備え、
前記第１制御手段は、前記第１算出手段で算出した相対位置に応じて、かつ前記検出手段で検出した障害物を回避しながら、前記目標物に対する追従移動を制御し、
前記第２制御手段は、前記捕捉手段による前記目標物の捕捉が不可能なとき、前記第１制御手段の制御に代わり、前記第４算出手段で算出した相対位置に応じて、かつ前記検出手段で検出した障害物を回避しながら、前記目標物に対する追従移動を制御する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の自律移動装置。
【請求項６】
移動する目標物に追従して移動する自律移動装置であって、
前記目標物を捕捉する第１ステップと、
当該装置の自己位置を推定する第２ステップと、
前記第１ステップで捕捉した前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第３ステップと、
この第３ステップで算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第４ステップと、
前記第２ステップで推定した自己位置および前記第３ステップで算出した相対位置から、前記目標物の位置を算出する第５ステップと、
この第５ステップで算出した前記目標物の位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置との誤差を算出する第６ステップと、
この第６ステップで算出した誤差に応じて、前記第２ステップで推定した自己位置を補正する第７ステップと、
この第７ステップで補正した自己位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置とに基づき、前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第８ステップと、
前記第１ステップによる前記目標物の捕捉が不可能なとき、前記第４ステップの制御に代わり、前記第８ステップで算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第９ステップと、
を備えることを特徴とする自律移動装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、移動する目標物を捕捉し、捕捉した目標物に追従して移動する自律移動装置およびその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動する追従対象物を検知しながら、その追従対象物に追従して移動する追尾装置が知られている（例えば特許文献１）。
【特許文献１】特願２００４−３４６８５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このような追尾装置の動きの中で何らかの障害物が現われると、その障害物が壁となって、追尾装置から追従対象物を検知できないことがある。この場合、追尾装置による追従対象物の追尾が困難となる。
【０００４】
この発明は、上記の事情を考慮したもので、その目的は、障害物の存在にかかわらず目標物の位置を的確に捕らえながら、その目標物に対する常に確実かつ安定した追従移動を可能とする信頼性にすぐれた自律移動装置およびその制御方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明の自律移動装置は、移動する目標物に追従して移動するものであって、前記目標物を捕捉する捕捉手段と、当該装置の自己位置を推定する推定手段と、前記捕捉手段で捕捉した前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第１算出手段と、この第１算出手段で算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第１制御手段と、前記推定手段で推定した自己位置および前記第１算出手段で算出した相対位置から、前記目標物の位置を算出する第２算出手段と、この第２算出手段で算出した前記目標物の位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置との誤差を算出する第３算出手段と、この第３算出手段で算出した誤差に応じて、前記推定手段で推定した自己位置を補正する補正手段と、この補正手段で補正した自己位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置とに基づき、前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第４算出手段と、前記捕捉手段による前記目標物の捕捉が不可能なとき、前記第１制御手段の制御に代わり、前記第４算出手段で算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第２制御手段と、を備える。
【０００６】
請求項６に係る発明の自律移動装置の制御方法は、前記目標物を捕捉する第１ステップと、当該装置の自己位置を推定する第２ステップと、前記第１ステップで捕捉した前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第３ステップと、この第３ステップで算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第４ステップと、前記第２ステップで推定した自己位置および前記第３ステップで算出した相対位置から、前記目標物の位置を算出する第５ステップと、この第５ステップで算出した前記目標物の位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置との誤差を算出する第６ステップと、この第６ステップで算出した誤差に応じて、前記第２ステップで推定した自己位置を補正する第７ステップと、この第７ステップで補正した自己位置と前記目標物から知らされる同目標物の位置とに基づき、前記目標物に対する当該装置の相対位置を算出する第８ステップと、前記第１ステップによる前記目標物の捕捉が不可能なとき、前記第４ステップの制御に代わり、前記第８ステップで算出した相対位置に応じて前記目標物に対する追従移動を制御する第９ステップと、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
この発明の自律移動装置およびその制御方法によれば、障害物の存在にかかわらず目標物の位置を的確に捕らえながら、その目標物に対する常に確実かつ安定した追従移動が可能となる。これにより、自律移動の信頼性が大幅に向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、この発明の一実施形態について図面を参照して説明する。  
図１において、１は移動する目標物たとえば親ロボットで、移動用の車輪２，３および周囲の環境を監視するカメラ等の撮像ユニット４を有するとともに、制御部１１、車輪２，３を駆動するためのモータ１２，１３、車輪２，３の回転を検知するエンコーダ１４，１５、および送信ユニット１６などを搭載している。
【０００９】
そして、制御部１１は、主要な機能として、次の（１）〜（４）の手段を有する。  
（１）エンコーダ１４，１５の出力を用いた演算により、当該親ロボット１の自己位置としてグローバル座標系における絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）を推定する推定手段。
【００１０】
（２）この推定手段で推定した絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）を、少なくとも撮像ユニット４の撮像画像およびシステムサーバ（図示しない）から送られるデータなどに基づき、補正する補正手段。この補正により、誤差の累積のない絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）が得られる。
【００１１】
（３）この補正手段で得た絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）および外部の例えばシステムサーバから送信される指令に応じて移動経路を生成し、生成した移動経路を辿るようにモータ１２，１３を駆動制御する制御手段。
【００１２】
（４）上記補正手段で得た絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）のデータを送信ユニット１６から無線送信する制御手段。
【００１３】
一方、２は親ロボット１を捕捉しながらそれに追従して移動する自律移動装置いわゆる子ロボットで、移動用の車輪２２，２３、親ロボット１の形状をレーザスキャンにより認識するためのレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）２４、当該子ロボット２１の周囲に存する障害物を検知する超音波センサ２５を有するとともに、制御部３１、車輪２２，２３を駆動するためのモータ３２，３３、車輪２２，２３の回転を検知するエンコーダ３４，３５、および親ロボット１からの無線送信を受信する受信ユニット３６などを搭載している。
【００１４】
そして、制御部３１は、主要な機能として、次の（１１）〜（２１）の手段を有する。  
（１１）レーザレンジファインダ２４を用いた形状認識により親ロボット１を捕捉する捕捉手段。
【００１５】
（１２）超音波センサ２５を用いて当該子ロボット２１の走行の邪魔になる障害物を検出する検出手段。
【００１６】
（１３）エンコーダ３４，３５の出力を用いた演算により、カート座標系における当該子ロボット２１の自己位置として絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）を推定する推定手段。
【００１７】
（１４）この捕捉手段で捕捉した親ロボット１に対する当該子ロボット２１の相対位置（相対距離Ｌ［m］および相対角度θ［deg］）を算出する第１算出手段。
【００１８】
（１５）この第１算出手段で算出した相対位置（相対距離Ｌと相対角度θ）に応じて、かつ上記検出手段で検出した障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うための移動経路を決定し、決定した移動経路を辿るようにモータ３２，３３を駆動制御する第１制御手段。
【００１９】
（１６）上記推定手段で推定した絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）、および上記第１算出手段で算出した相対位置（相対距離Ｌと相対角度θ）から、カート座標系における親ロボット１の絶対位置座標Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）を算出する第２算出手段。
【００２０】
（１７）親ロボット１から送信されて受信ユニット３６で受信されるデータからグローバル座標系における親ロボット１の絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）を認識し、この絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）をカート座標系における絶対位置座標ＰRl（ＸRl,ＹRl）へと変換する処理手段。
【００２１】
（１８）上記第２算出手段で算出したカート座標系における親ロボット１の絶対位置座標Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）と、上記処理手段で求めたカート座標系における親ロボット１の絶対位置座標ＰRl（ＸRl,ＹRl）との誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)を一定時間たとえば０．１秒間隔で算出して内部メモリに逐次に保存する第３算出手段。ｔiは時間を意味する。  
（１９）この第３算出手段で算出した誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)に応じて、上記推定手段で推定したカート座標系における当該子ロボット２１の絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）を補正する補正手段。この補正により、子ロボット２１の現在の絶対位置座標Ｐcl´（Ｘcl´,Ｙcl´,θcl´）が得られる。  
なお、この補正手段は、具体的な処理として、第３算出手段で内部メモリに保存した誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)の所定時間における平均値を求め、この平均値を現在の誤差ΔＸ，ΔＹとして上記推定手段で推定したカート座標系における当該子ロボット２１の絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）に加算する。
【００２２】
（２０）この補正手段で得たカート座標系における当該子ロボット２１の絶対位置座標Ｐcl´（Ｘcl´,Ｙcl´,θcl´）と、上記処理手段で求めたカート座標系における親ロボット１の絶対位置座標ＰRl（ＸRl,ＹRl）とから、親ロボット１に対する当該子ロボット２１の相対位置（相対距離Ｌ´と相対角度θ´）を算出する第４算出手段。
【００２３】
（２１）上記捕捉手段による親ロボット１の捕捉が不可能なとき、上記第１制御手段の制御に代わり、上記第４算出手段で算出した相対位置（相対距離Ｌ´と相対角度θ´）に応じて、かつ上記検出手段で検出した障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うための移動経路を決定し、決定した移動経路を辿るようにモータ３２，３３を駆動制御する第２制御手段。  
なお、この第２制御手段は、具体的な処理として、上記捕捉手段による親ロボット１の捕捉が不可能な時間が一定時間（例えば１秒〜２秒程度）以上であるか否かを判定する手段と、この判定結果が一定時間以上であるとき、第１制御手段の制御に代わり、第４算出手段で算出した相対位置（相対距離Ｌ´と相対角度θ´）に応じて、かつ検出手段で検出した障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うべく移動経路を決定し、決定した移動経路を辿るようにモータ３２，３３を駆動制御する手段と、上記判定結果が一定時間未満のとき、捕捉手段による捕捉が不可能となる直前に第１算出手段で算出していた相対位置（相対距離Ｌと相対角度θ）に基づいて親ロボット１に対する当該子ロボット２１の現在の相対位置（相対距離Ｌ１と相対角度θ１）を推定し、この推定した相対位置（相対距離Ｌ１と相対角度θ１）に応じて、かつ検出手段で検出した障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うべく移動経路を決定し、決定した移動経路を辿るようにモータ３２，３３を駆動制御する手段と、を有する。
【００２４】
つぎに、図２のフローチャートを参照しながら、作用について説明する。  
レーザレンジファインダ２４の形状認識により親ロボット１が捕捉されるとともに（ステップ１０１）、超音波センサ２５から発せられる超音波により子ロボット２１の走行の邪魔となる障害物が検出される（ステップ１０２）。
【００２５】
そして、エンコーダ３４，３５の出力を用いた演算により、カート座標系における子ロボット２１の自己位置として絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）が推定される（ステップ１０３）。
【００２６】
親ロボット１はグローバル座標系における自身の絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）をデータ送信しており、それが子ロボット２１で受信される。この受信データからグローバル座標系における親ロボット１の絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）が認識され（ステップ１０４）、この絶対位置座標ＰR（ＸR,ＹR）がカート座標系における絶対位置座標ＰRl（ＸRl,ＹRl）へと変換される。
【００２７】
ここで、レーザレンジファインダ２４の形状認識による親ロボット１の捕捉が可能であったならば（ステップ１０５のＹＥＳ）、捕捉した親ロボット１に対する子ロボット２１の相対位置である相対距離Ｌ［m］および相対角度θ［deg］が算出される（ステップ１０６）。この算出される相対距離Ｌと相対角度θと、上記推定された絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）とから、カート座標系における親ロボット１の絶対位置座標Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）が算出される（ステップ１０７）。そして、算出されたカート座標系における親ロボット１の絶対位置座標Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）と、上記変換されたカート座標系における親ロボット１の絶対位置座標ＰRl（ＸRl,ＹRl）との誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)が、一定時間たとえば０．１秒間隔で算出されて内部メモリに逐次に保存される（ステップ１０８）。
【００２８】
続いて、上記算出される相対距離Ｌと相対角度θに応じて、かつ上記検出による障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うための移動経路が決定される（ステップ１０９）。この決定された移動経路を辿るように、モータ３２，３３が駆動制御される（ステップ１１０）。
【００２９】
ところで、子ロボット２１の走行範囲に障害物や曲がり角が存在すると、レーザレンジファインダ２４の形状認識による親ロボット１の捕捉が不可能なことがある（ステップ１０５のＮＯ）。この場合、捕捉が不可能な時間が一定時間（例えば１秒〜２秒程度）以上であるか否かが判定される（ステップ１１１）。
【００３０】
この判定結果が一定時間以上であるとき（ステップ１１１のＹＥＳ）、捕捉が不可能な原因が障害物等であろうとの判断の下に、上記算出された誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)に応じて、上記推定されたカート座標系における子ロボット２１の絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）が補正される（ステップ１１２）。具体的には、内部メモリに保存されている誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)の所定時間における平均値が求められ、この平均値が現在の誤差ΔＸ，ΔＹとして上記推定されたカート座標系における子ロボット２１の絶対位置座標Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）に加算される。この補正により、子ロボット２１の現在の絶対位置座標Ｐcl´（Ｘcl´,Ｙcl´,θcl´）が得られる。  
この補正により得られたカート座標系における子ロボット２１の絶対位置座標Ｐcl´（Ｘcl´,Ｙcl´,θcl´）と、上記変換されたカート座標系における親ロボット１の絶対位置座標ＰRl（ＸRl,ＹRl）とから、親ロボット１に対する子ロボット２１の相対距離Ｌ´と相対角度θ´が算出される（ステップ１１３）。
【００３１】
そして、算出された相対距離Ｌ´と相対角度θ´に応じて、かつ上記検出される障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うための移動経路が決定され（ステップ１１４）、決定された移動経路を辿るようにモータ３２，３３が駆動制御される（ステップ１１０）。
【００３２】
ただし、上記判定結果が一定時間未満の場合（ステップ１１１のＮＯ）、捕捉が不可能な原因が曲がり角などの一時的なものであろうとの判断の下に、捕捉が不可能となる直前に算出されていた相対距離Ｌと相対角度θに基づいて親ロボット１に対する子ロボット２１の現在の相対距離Ｌ１と相対角度θ１が推定され（ステップ１１５）、この推定された相対距離Ｌ１と相対角度θ１に応じて、かつ上記検出される障害物を回避しながら、親ロボット１に対する追従移動を行うべく移動経路が決定される（ステップ１１６）。そして、決定された移動経路を辿るようにモータ３２，３３が駆動制御される。
【００３３】
親ロボット１と子ロボット２１の相対的な位置関係を図３に示している。  
すなわち、子ロボット２１は、自分自身の持つカート座標系で自己位置Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）を推定している。また、子ロボット２１は、親ロボット１に対し、距離Ｌ［m］、左方向の角度θ［deg］の位置に存している。親ロボット１は、自身の位置をグローバル座標系の位置ＰR（ＸR,ＹR）として推定する。子ロボット２１は、グローバル座標系での初期位置（Ｘ，Ｙ，θ）を用いて、カート座標系での位置Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）をグローバル座標系での位置Ｐc（Ｘc,Ｙc,θc）に変換することができる。
【数１】
2010108433.tif 000003
【００３４】
また、その逆も可能である。  
【数２】
2010108433.tif 000004
【００３５】
子ロボット２１は、親ロボット１から親ロボット１の位置ＰR（ＸR,ＹR）をグローバル座標系として受信する。子ロボット２１は、自身の推定したカート座標系での自己位置Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）とレーザレンジファインダ２４から得た親ロボット１の相対距離Ｌと相対角度θを用いて、親ロボット１のカート座標系の位置Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）を計算する。親ロボット１から受け取ったグローバル座標系の位置ＰR（ＸR,ＹR）は、カート座標系の位置ＰRl（ＸRl,ＹRl）へと変換する。
【００３６】
理想的には、子ロボット２１自己位置およびレーザレンジファインダ２４から得た相対位置を用いて算出する親ロボット１の位置Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）と、親ロボット１から受信する親ロボット１の位置ＰR（ＸR,ＹR）は一致する。しかし、実際には、親ロボット１の自己位置推定誤差、子ロボット２１の自己位置推定誤差、レーザレンジフアインダ２４の測定誤差が存在するため、子ロボット２１が計算する親ロボット１の位置Ｐrl´（Ｘrl´,Ｙrl´,θrl´）と親ロボット１から受信する親ロボット１の位置ＰRl（ＸRl,ＹRl）は一致しない。このとき、誤差をΔｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)として保存する。  
Δｘ(ｔi)＝ＸRl(ｔi)−ＸRl´(ｔ)  
Δｙ(ｔi)＝ＹRl(ｔi)−ＹRl´(ｔ)
このように、子ロボット２１が親ロボット１を捕捉できる間は、例えば０．１秒間隔で誤差をΔｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)を計算し、最新ｎ個のデータを保存する。
【００３７】
図４に示すように、子ロボット２１が親ロボット１を追従して移動する過程では、壁や棚のような障害物４０の存在により、子ロボット２１が親ロボット１を捕捉できない状祝がしばしば発生する。このような状況において、子ロボット２１は自己位置Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）を推定するが、その推定自己位置には誤差が蓄積されていると考えられる。このため、推定自己位置Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）と実際に子ロボット２１が存する位置との間には、誤差が含まれていると考えられる。この誤差を補正するため、子ロボット２１が親ロボット１を捕捉できている間に保存した誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)を用いる。
【００３８】
もっとも単純な例としては、誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)のそれぞれの平均を求めて、現在の誤差ΔＸ，ΔＹとすることが考えられる。
【数３】
2010108433.tif 000005
【００３９】
なお、ここまでは、誤差Δｘ(ｔi)，Δｙ(ｔi)のそれぞれの平均から現在の誤差ΔＸ，ΔＹを計算する方法について述べたが、最小二乗法を用いて、現在の誤差ΔＸ，ΔＹを計算する方法もある。
【００４０】
すなわち、子ロボット２１が親ロボット１を見失う直前ｎ秒分の誤差データ［ｔ1,Δｘ(ｔ1)］，［ｔ2,Δｘ(ｔ2)］，…［ｔn,Δｘ(ｔn)］があるとすると、この誤差データの近似式は次のように表わされる。  
Δｘ(ｔi)＝Ａ×ｔi＋Ｂ  
Δy(ｔi)＝Ｃ×ｔi＋Ｄ
よって、現在（ｔ＝ｔnow）の誤差ΔＸ，ΔＹは、  
ΔＸ＝Δｘ(ｔnow)＝Ａ×ｔi＋Ｂ  
ΔＹ＝Δｙ(ｔnow)＝Ｃ×ｔi＋Ｄ  
と求まる。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは定数であり、下記の通りである。
【数４】
2010108433.tif 000006
【００４１】
一方、既に推定している子ロボット２１の自己位置Ｐcl（Ｘcl,Ｙcl,θcl）に現在の誤差ΔＸ，ΔＹを加えることで、その自己位置を補正する。補正後の子ロボット２１の自己位置をＰcl´（Ｘcl´,Ｙcl´,θcl´）とする。  
Ｘcl´＝Ｘcl＋ΔＸ  
Ｙcl´＝Ｙcl＋ΔＹ
親ロボット１の位置ＰR（ＸR,ＹR）は、子ロボット２１が親ロボット１を捕捉できない場合でも、無線送信によって送られてくる。子ロボット２１は、補正後の自己位置Ｐcl´（Ｘcl´,Ｙcl´,θcl´）をグローバル座標系に変換したＰc´（Ｘc´,Ｙc´,θc´）と、親ロボット１の位置ＰR（ＸR,ＹR）をカート座標系に変換した位置ＰRl（ＸRl,ＹRl）とから、親ロボット１に対する子ロボット２１の相対距離Ｌ´と相対角度θ´を算出することができる。
【数５】
2010108433.tif 000007
【００４２】
したがって、障害物４０の存在によって子ロボット２１が親ロボット１を捕捉できない状況においても、子ロボット２１は親ロボット１の位置を的確に捕らえながら、親ロボット１に対する常に確実かつ安定した追従移動が可能となる。これにより、自律移動の信頼性が大幅に向上する。
【００４３】
なお、上記実施形態では、目標物が親ロボット１で、自律移動装置が子ロボット２１である場合を例に説明したが、目標物および自律移動装置について限定はなく、種々の適用が可能である。その他、この発明は上記実施形態に限定されるものではなく、要旨を変えない範囲で種々変形実施可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】この発明の一実施形態の構成を示す図。
【図２】同実施形態の作用を説明するためのフローチャート。
【図３】同実施形態における親ロボットと子ロボットの相対的な位置関係を示す図。
【図４】同実施形態における親ロボットと子ロボットとの間に障害物が存する例を示す図。
【符号の説明】
【００４５】
１…親ロボット（目標物）、２，３…車輪、４…撮像ユニット、１１…制御部、１２，１３…モータ、１４，１５…エンコーダ、１６…送信ユニット、２１…子ロボット（自律移動装置）、２２，２３…車輪、３１…制御部、３２，３３…モータ３２，３３…エンコーダ、３６…受信ユニット
【図１】
2010108433.tif 000008
【図２】
2010108433.tif 000009
【図３】
2010108433.tif 000010
【図４】
2010108433.tif 000011